Selama musim hujan, atau bahkan sebaliknya, ada banyak waktu di mana kita melangkah keluar dari rumah kita tanpa payung hanya untuk mendapati hujan mengejutkan kita. Untuk menambah masalah kami, pada hari-hari bahkan prakiraan cuaca buruk dalam memprediksi kemungkinan hujan dan mengecewakan kami. Sekarang, para ilmuwan di lab milik Google di London, DeepMind, telah mengembangkan sistem peramalan berdasarkan kecerdasan buatan (AI) yang, menurut mereka, dapat memberi tahu lebih akurat daripada sistem yang ada jika ada kemungkinan hujan dalam dua jam ke depan.
Untuk mengembangkan sistem “nowcasting” berbasis AI, para ilmuwan di DeepMind telah bermitra dengan ahli meteorologi yang bekerja di pusat operasional 24/7 di Met Office (layanan meteorologi nasional Inggris).
Laporan dari studi ini diterbitkan dalam jurnal Nature. Dikatakan bahwa peramalan curah hujan resolusi tinggi hingga dua jam ke depan, yang dikenal sebagai curah hujan sekarangcasting, sangat penting dan selanjutnya menambahkan bahwa empat pengamatan radar berturut-turut selama 20 menit terakhir digunakan sebagai konteks untuk generator untuk memperkirakan apakah curah hujan diharapkan. dalam 90 menit berikutnya.
Laporan tersebut juga menyatakan bahwa "menggunakan langkah-langkah statistik, ekonomi, dan kognitif" sistem "memberikan peningkatan kualitas perkiraan, konsistensi perkiraan, dan nilai perkiraan, memberikan prediksi jangka pendek yang cepat dan akurat pada waktu tunggu di mana metode yang ada berjuang".
Untuk melatih dan mengevaluasi model siaran sekarang di Inggris, sistem tersebut menggunakan komposit radar yang dikumpulkan setiap lima menit antara 1 Januari 2016, dan 31 Desember 2019. Laporan tersebut menyatakan bahwa model tim DeepMind memberikan “peningkatan kualitas prakiraan, konsistensi prakiraan, dan prakiraan nilai", dan, "menggunakan evaluasi sistematis oleh lebih dari 50 ahli meteorologi", akurat dalam 89 persen kasus terhadap dua sistem prediksi hujan yang ada.
Namun, laporan tersebut juga menyatakan bahwa ada tantangan untuk pendekatan ini terhadap siaran sekarang probabilistik. Meskipun, melalui penilaian ahli meteorologi, sistem ini terbukti baik dalam prediksi yang terampil dibandingkan dengan solusi lain, "prediksi curah hujan lebat pada waktu tunggu yang lama tetap sulit untuk semua pendekatan". Tetapi para ilmuwan berharap bahwa “pekerjaan mereka akan berfungsi sebagai dasar untuk data baru, kode, dan metode verifikasi — serta integrasi pembelajaran mesin dan ilmu lingkungan yang lebih besar dalam memperkirakan kumpulan variabel lingkungan yang lebih besar — yang memungkinkan keduanya memberikan persaingan yang kompetitif. verifikasi dan utilitas operasional”.
